قطط سفينكس للبيع، قطط صغيرة وقطط بالغة محلوقة متوفرة

يمكنك تخزين فلسفة كل مواصفة على شكل مصفوفات JSON، بحجم يتراوح بين 8 و256 جيجابايت لكل مواصفة، وستسترجع التكلفة المنسقة فقط. بالتالي، يمكنك تخزين بيانات تعريف عشوائية لكل إدخال في Sphinx، واسترجاع شريحة بيانات تعريفية كبيرة من خلال إدخالات جديدة مُقترنة. تجدر الإشارة إلى أن إلقاء نظرة على غابة الاستعلام الجديدة لتقييد عوامل التشغيل المتداخلة الجديدة قد يبدو سطحيًا للوهلة الأولى، ولكنه يصبح معقدًا بشكل مفاجئ (بسبب كثرة التفاصيل). يجب أن تتطابق جميع عبارات Ribbon في إعداد "annotationsmatching" المباشر.

يدمج الأمر الفرعي Blend عدة عناكب Foot عادية موجودة. هذه ليست عادة شائعة، لكنها أداة مفيدة نسبيًا عند إعداد الفهارس لأول مرة. ينشئ الأمر الفرعي Build قائمة Ft عادية من تحليل المصدر. يتم إنشاء RID تلقائيًا دائمًا، ولكن repl_uid يسمح بتعيينه يدويًا. القيمتان الاختياريتان والقياسيتان فارغتان (أي يتم إنشاؤهما تلقائيًا).

الأدوات الرئيسية

إلى جانب الاستفسارات، تُعالج الرموز "كما هي". حيث يتم دمج جميع الأحرف الفريدة. يتم تقسيمها إلى ثلاثة رموز (u، s، وa)؛ ووظيفتها الجديدة (المخزنة لـ trim_none) رائعة! مما قد يساعدك على توفير مستوى واضح من نسب الفهرسة ووقت الفهرسة. ستكون هذه إضافة مفيدة إلى التجزئة النموذجية القائمة على charset_desk. يمكن تخزين الرموز الثلاثة "السحرية" فقط. تمامًا كما هو الحال بدون merge_chars، مع الأخذ في الاعتبار جدول charset_desk فقط.

مصدر الخدمات

ربما يكون الشرط الجديد كيفية استخدام المكافأة في Gate777 للتحوط في ظل الظروف السيئة هو استعلام سريع ممتاز، حيث يتم تنفيذه فعليًا في غضون 3 مللي ثانية. فإذا تم إكمال جميع استعلاماتنا الأساسية قبل ذلك (على سبيل المثال، من 270 مللي ثانية)، فسنستخدم هذا الأداء فقط، ويمكننا إيقاف الاستعلام الثاني. ثم في غضون 230 مللي ثانية من بدء الاستعلام، نقوم بالتحوط، ويمكننا طرح طلبنا التالي. وبالطبع، سيتم تنفيذ الطلبات المحوطة في ضعف وقتها "المثالي".

نظرًا لانخفاض فهارس HNSW، يقوم Sphinx بخطوة تحسين بعد البحث باستخدام ANN. يتم تحسين عمليات البحث المدمجة تلقائيًا في الشروط التي تتضمن عبارة "شراء مؤهل بـ ANN". مع عناكب البحث غير HNSW، يتم أيضًا "تحسينها" عن طريق حساب نطاقات دقيقة. يجب مراعاة كل ذلك جيدًا. لا يتم دعم المتجهات المخزنة بتنسيق JSON عمدًا. تستخدم استعلامات المتجهات مركزًا واحدًا فقط لكل فهرس محلي. لا تدعم عناكب المتجهات بشكل عام؛ وستعتمد على مُخطط البحث الجديد.

في هذا المثال، يبدو أن الاستعلام الجديد دقيقٌ إلى حدٍ ما. كانت عدادات كل استعلام جديدة بالمللي ثانية. قد يؤثر ذلك بشكل طفيف على الأداء العام، لذا يتم تعطيلها تلقائيًا. يقوم بفك تشفير استعلام SphinxAPI (كما هو ملاحظ في سجلات الأعطال الجديدة)، ويكتب استعلامًا واحدًا باستخدام SphinxQL، ثم يخرج. راجع قسم "التعامل مع دليل البيانات" لمزيد من التفاصيل.

يجب أن يحتوي وسيط json.trick الأول على قناع البت، وفقًا لمتصفح الويب. تُنتج الدالة BITSCOUNTSEQ() أطول سلسلة متصلة من الأجزاء ضمن مجموعة فرعية محددة من قناع البت، أو الخطوة 1 عندما يكون "غير ذي صلة" (بما في ذلك، قد لا يكون قناع بت جيدًا). ​​تتحقق الدالة BITSCMPSEQ() مما إذا كانت مجموعة قناع البت المحددة توفر سلسلة متصلة من الأجزاء. يجب أن يكون الوسيط الجديد من أي نوع عدد صحيح، وفقًا لمتصفح الإنترنت. تُخرج الدالة BITCOUNT() عدد البتات التي تم تعيينها إلى 1 في وسيطها.

الخلفية والتدريب

لا تدعم هذه الأدوات عمليات الإنتاج بشكل كامل (لا تدعم عمليات الإدخال). ربما ليست هذه أحدث البدائل القياسية! لأن فهارس RT هي الأقرب إلى جداول SQL العادية. إليك تقرير موجز للغاية عن أحدث العلامات التجارية.

يتم إنشاء البيانات داخل أجزاء بحجم 32 بت (أربعة بايتات). لذا، يضيف حقل البت الأساسي (أو BOOL) الذي تضعه أربعة بايتات لكل صف، ولكن ما يليها يكون "حرًا" حتى يتم استهلاك هذه البتات الـ 32. مع ذلك، ضع في اعتبارك أننا قد نحتاج في النهاية إلى تعديل نوع البرنامج في المستقبل، وتغييره بطريقة ما لتجنب التغليف التلقائي. يمكن تغليف القيم الخارجة عن النطاق. هناك حد أقصى لحجم البيانات يبلغ أربعة ميغابايت لكل عنصر (من البنية الرقمية). يتم تخزين JSON باستخدام إشارة رقمية بسيطة وفعالة. يتم دعم JSON المتطور بشكل تعسفي والذي يحتوي على مصفوفات متداخلة وكائنات فرعية وما إلى ذلك. تجنب استخدام نوع FLOAT للقيمة، واستخدم بدلاً من ذلك نوع BIGINT (أو حتى STRING في حالات نادرة).

باختصار، جرب استخدام تعيينات المستند البسيطة بعد إجراء عمليات التوسيع، لتجنب الحصول على نتائج كثيرة جدًا. يمكننا الحصول على نفس النتيجة بشكل أفضل من خلال جلب الكلمات المصدرية فقط (كلمة "grrm" فقط في مثالنا). هذا مفيد جدًا لفهرسة عمليات التوسيع، ولهذا السبب يوضح مثال تعيين grrm أعلاه ذلك أيضًا، وليس فقط كلمة "george martin". يصبح الأمر معقدًا مع تعقيدات الصرف المتقدمة (حيث يمكن استخدام ملفات بيانات متعددة للمورفولوجيا، أو أدوات تجذير، أو أدوات تحليل الكلمات).

تم الحصول على قائمة لعمود UINT يحتوي على عدد قليل من القيم في غضون 5 ثوانٍ؛ بينما تم الحصول على قائمة لعمود BIGINT فريد يحتوي على حوالي 10 ملايين قيمة أخرى في غضون 26-27 ثانية. بدلاً من استخدام كلا العنكبوتين، قد يكون من الأفضل أحيانًا استخدام عنكبوت واحد فقط! افترض أن لديّ فهارس لمقالاتك المتعلقة بخطوط الطول والعرض، وسأستخدمها. مُحسِّن الاستعلام هو الآلية التي تحدد، لكل استعلام على حدة، ما إذا كان يجب استخدام عناكب معينة أو تجاهلها لحساب الاستعلام الحالي. أو مثال على سؤال من نوع WHERE People(mva) Inside (?, ?, …).